Resumen de Planificación de la capacidad de generación y de la red de transporte de energía eléctrica mediante programación robusta: caminando hacia sistemas sostenibles
Cristina Roldán González
Esta tesis doctoral aborda el problema de planificación de la capacidad de generación y de la red de transporte de energía eléctrica considerando incertidumbre mediante programación robusta. Dentro del contexto de la planificación de la red de transporte, se ha desarrollado un modelo basado en optimización robusta ajustable de dos etapas que caracteriza la incertidumbre asociada a la capacidad de generación y a la demanda a través de un conjunto de incertidumbre elipsoidal basado en los dos primeros momentos de los parámetros inciertos (valor medio y matriz de varianzas-covarianzas), el cual permite considerar la correlación existente entre las fuentes de incertidumbre. Además, se presenta un procedimiento de resolución novedoso y eficiente que combina un algoritmo de generación "column-and-constraint" y un método de descomposición previamente aplicado para resolver problemas de programación matemática basados en fiabilidad estructural de nivel 2 (FOSM "First-Order-Second-Moment"), simplificando la complejidad del problema. Sin embargo, a pesar de que esta caracterización de la incertidumbre permite la necesaria incorporación de la estructura de correlación de los parámetros inciertos, constituye una aproximación de la región de incertidumbre real obtenida a partir de los datos disponibles. Por ello, se extiende el modelo robusto ajustable de dos etapas desarrollado para abordar el problema de planificación de la red de transporte considerando incertidumbre correlacionada de manera que permita incorporar toda la información probabilística disponible asociada tanto a la generación renovable como a las demandas, convirtiendo el modelo en un método de fiabilidad estructural de nivel 3. Esta tesis también aborda el problema de planificación conjunta de la red de transporte y la capacidad de generación considerando un modelo dinámico, es decir, se desarrolla un modelo robusto que proporciona una representación integrada año a año de las decisiones de inversión en líneas de transporte e instalaciones de generación. Es importante mencionar la flexibilidad que ofrece el modelo respecto a las posibilidades de expansión de la capacidad de generación, permitiendo desmantelar los generadores convencionales que han alcanzado el final de su vida útil y construir nuevos generadores, principalmente generadores renovables. En este problema, la incertidumbre asociada a las demandas y a las capacidades de generación se modela mediante variables de decisión dentro de un conjunto de incertidumbre de cardinalidad limitada.
